【摘 要】
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个性化推荐算法是推荐系统的核心,关系着推荐系统的推荐质量。与其他推荐算法相比,Slopeone推荐算法具有简单高效的特点,但传统Slope one推荐算法预测目标用户对某项目(
【出 处】
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中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会第十四届学术会议
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个性化推荐算法是推荐系统的核心,关系着推荐系统的推荐质量。与其他推荐算法相比,Slopeone推荐算法具有简单高效的特点,但传统Slope one推荐算法预测目标用户对某项目(资源)的评分时,仅根据目标用户对其他项目的评分以及评价过该项目和其他项目的其他用户的评分,却没有考虑到不同用户的喜好对评分的影响。本文提出一种基于开放分类(标签)、对项目的评分和Slope one的协同过滤推荐算法M-Slope one,该算法基于标准标签表示的用户兴趣模型计算用户之间的相似度,建立近邻用户群以减小相关项目的搜索范围,并改进Slope one的项目平均评分偏差计算。最后采用MovieLens和豆瓣数据集验证了M-Slope one是有效性的,实验结果表明,与已有的基于Slope one的方法相比,M-Slope one具有更高的推荐精度。
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